本文以电机控制DSPTMS320LF2407为核心，结合相关外围电路，运用新型SVPWM控制方法，设计电梯专用变频器。为了达到电梯专用变频器大转矩、高性能的要求，在硬件上提高系统的实时性、抗干扰性和高精度性；在软件上采用新型SVPWM控制方法，以消除死区的负面影响，另外单神经元PID控制器应用于速度环，对速度的调节作用有明显改善。通过软硬件结合的方式，改善电机输出转矩，使电梯控制系统的性能得到提高。 系统主电路主要由三部分组成：整流部分、中间滤波部分和逆变部分，分别用6RI75G-160整流桥模块、电解电容电路和7MBP50RA120IPM模块实现。并设计有起动时防止冲击电流的保护电路，以及防止过压、欠压的保护电路。其中，对逆变模块IPM的驱动控制是控制电路的核心，也是系统实现的主要部分。控制电路以DSP为核心，由IPM驱动隔离控制电路、转速位置检测电路、电流检测电路、电源电路、显示电路和键盘电路组成。对IPM驱动、隔离、控制的效果，直接影响系统的性能，反映了变频器的性能，所以这部分是改善变频器性能的关键部分。另外，本课题拟定的被控对象是永磁同步电动机(PMSM)，要对系统实现SVPWM控制，依赖于转子位置的准确、实时检测，只有这样，才能实现正确的矢量变换，准确的输出PWM脉冲，使合成矢量的方向与磁场方向保持实时的垂直，达到良好的控制性能，因此，转子位置检测是提高变频器性能的一个重要环节。 系统采用的控制方式是SVPWM控制。本文从SVPWM原理入手，分析了死区时间对SVPWM控制的负面作用，采用了一种新型SVPWM控制方法，它将SVPWM的180度导通型和120度导通型结合起来，从而达到既可以消除死区影响，又可以提高电源利用率的目的。另外，在速度调节环节，采用单神经元PID控制器，通过反复的仿真证明，在调速比不是很大的情况下，其对速度环的调节作用明显优于传统PID控制器。 通过实验证明，系统基本上达到高性能的控制要求，适合于电梯控制系统。
上传时间： 2013-05-21
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工业生产过程往往具有非线性、不确定性，难以建立精确的数学模型。应用常规的PID控制器难以达到理想的控制效果。作为的重要分支，人工神经网络具有良好的非线性映射能力和高度的并行信息处理能力，已成为非线性系统建模、辨识和控制中常用的理论和方法。其中，神经元具有很强的信息综合、学习记忆、自学习和自适应能力，可以处理那些难以用模型和规则描述的过程，将神经元与PID结合，应用到实际的控制中，可以在线调整PID的参数，使系统具有较强的抗干扰能力、自适应能力和较好的鲁棒性。 目前，人工神经网络的研究主要是神经网络的理论研究、神经网络的应用研究和神经网络的实现技术研究，这三方面是相互依赖和相互促进的关系。本文主要侧重的是神经网络的实现技术研究方面，创新性地利用FPGA嵌入式系统开发技术实现单神经元PID智能控制器的研究与设计，并将其封装成为一个专用的IP核供其他的控制系统使用。 首先，对单神经元PID智能控制器的设计原理和设计算法进行了深入的研究与分析；其次，利用MATLAB设计单神经元PID智能控制器，针对特定的被控对象，对其进行仿真实验，获得比较理想的系统输出；然后，研究基于FPGA的单神经元智能控制算法的实现，对控制器进行VHDL语言分层设计，使用Altera公司的软件QuartusⅡ6.1进行仿真实验。两个仿真实验结果表明，基于FPGA的单神经元智能控制器比MATLAB设计的单神经元PID智能控制器性能优良。 本文的设计模块主要包括权值修改模块、误差计算模块、权值产生模块和输出模块。在各个模块的设计中进行了优化处理，使本文的设计不仅利用的硬件资源少，而且也有很快的运行速度，同时也改善了传统控制器的控制性能。
上传时间： 2013-04-24
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本论文从国内外液压挖掘机电子节能应用现状出发，设计液压挖掘机电子节能控制系统。将“改进的变结构单神经元自适应PID控制算法”应用于发动机—变量泵的功率匹配控制中，通过仿真表明该算法具有优越性。 由于液压挖掘机有单、双变量泵系统，为了将改进的变结构单神经元自适应PID控制算法应用于不同系统，研究了单、双变量泵与发动机功率匹配的控制策略。同时为了解决发动机—变量泵功率匹配环节与变量泵—负载匹配环节之间存在的不协调问题，设计了变量泵—负载匹配系统，依据操作人员手柄位置信号，控制变量泵输出流量按比例分配到各个负载，实现液压挖掘机的发动机—变量泵—负载的功率匹配。 嵌入式计算机控制系统是当今单片机控制系统的研究热点之一。将嵌入式系统应用于液压挖掘机的电子节能控制中，选择ARM7系列处理器LPC2294作为这个控制器的核心，对液压挖掘机功率匹配电子节能控制器进行了设计，为液压挖掘机电子节能控制器的研究开发打下了基础。
上传时间： 2013-07-05
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本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预报，主要进行了以下工作： 1．了解电力系统短期负荷预报的现状，总结国内外的研究方法。 2．深入学习神经网络及其相关知识，设计出用共轭梯度算法改进的BP网络，并将它应用于负荷预报中，收到了很好的效果。相比普通的BP网络，不但预报精度大大提高，而且学习时间也缩短许多。 3．学习小波理论，尝试将小波分析与神经网络相结合，设计出一种小波神经网络，并将其用于负荷预报，收到了很好的效果。 4．提出一种新型神经网络，即RAN网。它是一种能根据输入数据的复杂程度而自动添加或删除其隐层神经元的神经网络，尝试将其用于负荷预报，同样收到了很好的效果，并且将三种方案进行了比较。
上传时间： 2013-11-20
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介绍了基于TMS320F2812的智能数字调节器的设计, 该调节器利用处理器强大的数据运算、丰富的片内外设资源和实时控制能力, 实现了神经元自适应控制算法, 具有硬件电路简单、,耳靠性高等特点, 可广泛应用于工业控制领域。
上传时间： 2014-12-27
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单片机模糊模糊控制是目前在控制领域所采用的三种智能控制方法中最具实际意义的方法。模糊控制的采用解决了大量过去人们无法解决的问题，并且在工业控制、家用电器和各个领域已取得了令人触目的成效。本书是一本系统地介绍模糊控制的理论、技术、方法和应用的著作；内容包括模糊控制基础、模糊控制器、模糊控制系统、模糊控制系统的稳定性、模糊控制系统的开发软件，用单片微型机实现模糊控制的技术和方法，模糊控制在家用电器和工业上应用的实际例子；反映了模糊控制目前的水平。 单片机模糊模糊控制目录 ： 第一章 模糊逻辑、神经网络集成电路的发展 1.1 模糊逻辑及其集成电路的发展1.1.1 模糊逻辑的诞生和发展1.1.2 模糊集成电路的发展进程1.2 神经网络及其集成电路的发展1.2.1 神经网络的形成历史1.2.2 神经网络集成电路的发展1.3 模糊逻辑和神经网络的结合1.3.1 模糊逻辑和神经网络结合的意义1.3.2 模糊逻辑和神经网络结合的前景第二章 模糊逻辑及其理论基础 2.1 模糊集合与隶属函数2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隶属函数2.1.3 分解定理与扩张定理2.1.4 模糊数2.2 模糊关系、模糊矩阵与模糊变换2.2.1 模糊关系2.2.2 模糊矩阵2.2.3 模糊变换2.3模糊逻辑和函数2.3.1模糊命题2.3.2模糊逻辑2.3.3模糊逻辑函数2.4模糊语言2.4.1 语言及语言的模糊性2.4.2 模糊语言2.4.3 语法规则和算子2.4.4 模糊条件语句2.5 模糊推理2.5.1 模糊推理的CRI法2.5.2 模糊推理的TVR法2.5.3 模糊推理的直接法2.5.4 模糊推理的精确值法2.5.5 模糊推理的强度转移法第三章 模糊控制基础 3.1 模糊控制的系统结构3.2 精确量的模糊化3.2.1 语言变量的分档3.2.2 语言变量值的表示方法3.2.3 精确量转换成模糊量3.3 模糊量的精确化3.3.1 最大隶属度法3.3.2 中位数法3.3.3 重心法3.4 模糊控制规则及控制算法3.4.1 模糊控制规则的格式3.4.2 模糊控制规则的生成3.4.3 模糊控制规则的优化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神经网络方法3.5.1 神经元和神经网络3.5.2 神经网络的分布存储和容错性3.5.3 神经网络的学习算法3.5.4 神经网络实现的模糊控制3.5.5 神经网络构造隶属函数3.5.6 神经网络存储控制规则3.5.7 神经网络实现模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器结构4.2 模糊控制器设计4.2.1 常规模糊控制器设计4.2.2 变结构模糊控制器设计4.2.3 自组织模糊控制器设计4.2.4 自适应模糊控制器设计4.3 模糊控制器的数学模型4.3.1 常规模糊控制器的数学模型4.3.2 模糊控制器数学模型的建立第五章 模糊控制系统 5.1 模糊系统的辨识和建模5.1.1 模糊系统辨识的数学基础5.1.2 基于模糊关系方程的模糊模型辨识5.1.3 基于语言控制规则的模糊模型辨识5.2 模糊控制系统的设计5.2.1 模糊控制系统的一般设计过程5.2.2 模糊控制系统的典型设计5.3 模糊控制系统的稳定性5.3.1 稳定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 语言规则描述的模糊控制系统的稳定性5.3.3 关系方程描述的模糊控制系统的稳定性第六章 数字单片机与模糊控制6.1 数字单片机MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9单片机性能概论6.1.2 MC68HC705P9单片机基本结构6.1.3 MC68HC705P9指令系统6.2 数字单片机模糊控制方式6.2.1 数字单片机与模糊控制关系6.2.2 数字单片机模糊控制方式第七章 模糊单片机与模糊控制7.1 模糊单片机NLX2307.1.1 模糊单片机NLX230性能概况7.1.2 NLX230的结构及引脚7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的内部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技术7.2 NLX230开发系统7.3 NLX230应用例子第八章 模糊控制的开发软件8.1 模糊推理机原理8.2 模糊推理机的算法8.3 模糊推理机结构和清单8.4 模糊逻辑知识基发生器8.5 模糊推理开发环境8.5.1 FIDE的工作条件8.5.2 FIDE的结构8.5.3 FIDE的工作过程第九章 模糊控制在家用电器中的应用9.1 模糊控制的电冰箱9.1.1 电冰箱模糊控制系统结构9.1.2 模糊控制规则和模糊量9.1.3 控制系统的电路结构9.1.4 控制规则的自调整9.2 模糊控制的电饭锅9.2.1 煮饭的工艺过程曲线9.2.2 模糊控制的逻辑结构9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制软件框图9.3 模糊控制的微波炉9.3.1 控制电路的结构框图9.3.2 微波炉的模糊量与推理9.3.3 微波炉控制电路结构原理9.3.4 控制软件原理及框图9.4 模糊控制的洗衣机9.4.1 模糊洗衣机控制系统逻辑结构9.4.2 模糊洗衣机的模糊推理9.4.3 洗衣机物理量检测方法9.4.4 布质和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的应用10.1 模糊参数自适应PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊参数自适应PID控制系统结构10.1.3 模糊控制规则的产生10.1.4 模糊推理机理及运行结果10.2 恒温炉模糊控制10.2.1 恒温炉模糊控制的系统结构10.2.2 模糊控制器及控制规则的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感应电机模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系统结构10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊电阻观测器10.3.4 模糊控制器及运行
上传时间： 2014-12-28
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由非线性电力电子装置组成的电路发生故障时，故障特征信息不易提取和识别。对此提出一种基于小波包分析和Elman神经网的电力电子装置故障诊断的方法，先运用小波包分析法提取电路在不同故障状态下电压及电流信号的特征信息，然后对数据进行归一化处理并作为Elman神经网的输入，由具有智能学习功能的神经元故障分类器完成故障识别和定位。以12脉冲整流电路为例，在Matlab软件下建立电路模型进行仿真实验，结果表明该方法能快速、准确的完成故障诊断。
上传时间： 2013-11-11
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BP神经网络由多个网络层构成，通常包括一个输入层、若干个中间层和一个输出层。BP网络的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间有连接；各层内神经元之间没有任何连接；各层神经元之间也没有反馈连接。BP网络具有很强的非线性映射能力，根据Kolrnogorov定理，一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近。
标签： BP网络
上传时间： 2013-10-31
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神经网络控制、模糊神经元控制、自适应控制等技术在电机传动系统中的运用
上传时间： 2013-10-13
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LonWorks 开发技术是用于开发监控网络系统的一个完整的技术平台。介绍了神经元芯片的基本结构及I ／ O 配置，神经元芯片可提供单端、差分和特殊应用模式3 种网络通信方式，便于现场工业设备的联网通信。分析了电力线收发器PLT-22 的应用，硬件电路由电力线收发器PLT-22、神经元芯片和MAX186 组成，软件采用Neuron C 专门为神经元芯片设计的程序语言编写，给出了程序流程图及关键的程序代码。实际应用表明：基于LonWorks 电力线收发器PLT-22 智能数据测控节点通信性能好，电力网络能够用于控制数据的传输。关键词： LonWorks； 神经元芯片； 电力线收发器PLT-22； MAX186； Neuron C
上传时间： 2013-10-27
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